É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO?
Introdução: A Doença por Coronavírus 2019 (COVID-19) é uma síndrome respiratória causada pelo vírus SARS-CoV-2. O Ministério da Saúde classifica um paciente como suspeito com sintomas gripais ou síndrome respiratória aguda grave. Laboratorialmente, pacientes podem apresentar hiperinflamação, biomarc...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Elsevier
2024-10-01
|
| Series: | Hematology, Transfusion and Cell Therapy |
| Online Access: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2531137924006369 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850182587293630464 |
|---|---|
| author | MVL Stela MF Barros |
| author_facet | MVL Stela MF Barros |
| author_sort | MVL Stela |
| collection | DOAJ |
| description | Introdução: A Doença por Coronavírus 2019 (COVID-19) é uma síndrome respiratória causada pelo vírus SARS-CoV-2. O Ministério da Saúde classifica um paciente como suspeito com sintomas gripais ou síndrome respiratória aguda grave. Laboratorialmente, pacientes podem apresentar hiperinflamação, biomarcadores de infecção e altos níveis de citocinas inflamatórias. O hemograma pode mostrar leucocitose, linfopenia, neutrofilia e trombocitopenia. A Razão Neutrófilo-Linfócito (RNL), obtida dividindo o valor absoluto de neutrófilos pelo de linfócitos, é usada para avaliação clínica. É essencial correlacionar exames laboratoriais com o quadro clínico de pacientes com COVID-19 para usar a RNL como fator preditivo. Objetivo: Avaliar a RNL e seus possíveis fatores preditivos e de risco em pacientes hospitalizados pela COVID-19, bem como elucidá-los como fator preditivo na resposta hiper inflamatória em casos graves de COVID-19 além de avaliar e relacionar outros fatores de riscos associados com o risco de mortalidade. Metodologia: Estudo de coorte observacional e retrospectivo, de pacientes admitidos em um Hospital Universitário, a partir do período de março de 2020 até março de 2021. Realizou coleta de dados sociodemográficos, clínicos e laboratoriais como o hemograma no primeiro dia, no período médio e final do internamento, posteriormente passando por estatística. Resultados e discussão: Os resultados a partir da análise de 98 pacientes, indicaram maior número de homens infectados, idade média de 58,2 anos e 21,8 dias de média de internamento. Os pacientes tiveram seus dados tercilizados e comparados com RNL (Tercil 1 = 4,56; Tercil 2 = 10,81; Tercil 3 = 21,75). Foi possível concluir que pacientes com maiores resultados de RNL, bem como os presentes nos tercis 3, foram os que apresentarem os resultados mais agravantes. Quanto a presença de comorbidades, foi possível verificar que 21,28% dos pacientes eram obesos, 57,45% apresentavam hipertensão arterial sistêmica (HAS) e 24,74% apresentavam diabetes mellitus e 30,61% foram à óbito por COVID19. A avaliação do modelo incluiu as variáveis sexo, idade, IMC, comorbidades e os grupos classificados pelos tercis de RNL. A regressão logística identificou a idade e os grupos classificados pela RNL como variáveis preditoras significativas. O modelo apresentou um ajuste adequado (Qui-quadrado = 10,80, GL = 8, p = 0,213). O aumento da idade eleva o risco de óbito em 1,0441 vezes (IC95%: 1,01 – 1,08). Pacientes classificados no Tercil 2 e Tercil 3 apresentaram um risco aumentado de óbito de 4,26 vezes (IC95%: 1.14 - 15.97) e 4,92 vezes (IC95%: 1.35 - 17.95), respectivamente, em comparação com o Tercil 1. A área sob a curva ROC mostrou que o modelo consegue prever aproximadamente 74,06% do fator associado ao desfecho. A sensibilidade do modelo foi de 36,67% e a especificidade de 86,96%, indicando que o modelo identifica bem os pacientes que terão alta e, de forma razoável, os que poderão ir a óbito. Conclusão: É possível prever o fator do desfecho, sendo mais eficaz prever alta do que óbito em pacientes com COVID-19. Elevados valores de RNL destacam-se em pacientes mais graves, enfatizando a importância de índices preditores de gravidade. Um prognóstico prévio pode alertar a equipe multiprofissional para cuidados redobrados com certos pacientes. |
| format | Article |
| id | doaj-art-49eda3896c8a4ced846f828db9884e29 |
| institution | OA Journals |
| issn | 2531-1379 |
| language | English |
| publishDate | 2024-10-01 |
| publisher | Elsevier |
| record_format | Article |
| series | Hematology, Transfusion and Cell Therapy |
| spelling | doaj-art-49eda3896c8a4ced846f828db9884e292025-08-20T02:17:36ZengElsevierHematology, Transfusion and Cell Therapy2531-13792024-10-0146S180S18110.1016/j.htct.2024.09.303É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO?MVL Stela0MF Barros1Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE), Cascavel, PR, Brasil; Hospital Universitário do Oeste do Paraná (HUOP), Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE), Cascavel, PR, BrasilUniversidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE), Cascavel, PR, Brasil; Hospital Universitário do Oeste do Paraná (HUOP), Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE), Cascavel, PR, BrasilIntrodução: A Doença por Coronavírus 2019 (COVID-19) é uma síndrome respiratória causada pelo vírus SARS-CoV-2. O Ministério da Saúde classifica um paciente como suspeito com sintomas gripais ou síndrome respiratória aguda grave. Laboratorialmente, pacientes podem apresentar hiperinflamação, biomarcadores de infecção e altos níveis de citocinas inflamatórias. O hemograma pode mostrar leucocitose, linfopenia, neutrofilia e trombocitopenia. A Razão Neutrófilo-Linfócito (RNL), obtida dividindo o valor absoluto de neutrófilos pelo de linfócitos, é usada para avaliação clínica. É essencial correlacionar exames laboratoriais com o quadro clínico de pacientes com COVID-19 para usar a RNL como fator preditivo. Objetivo: Avaliar a RNL e seus possíveis fatores preditivos e de risco em pacientes hospitalizados pela COVID-19, bem como elucidá-los como fator preditivo na resposta hiper inflamatória em casos graves de COVID-19 além de avaliar e relacionar outros fatores de riscos associados com o risco de mortalidade. Metodologia: Estudo de coorte observacional e retrospectivo, de pacientes admitidos em um Hospital Universitário, a partir do período de março de 2020 até março de 2021. Realizou coleta de dados sociodemográficos, clínicos e laboratoriais como o hemograma no primeiro dia, no período médio e final do internamento, posteriormente passando por estatística. Resultados e discussão: Os resultados a partir da análise de 98 pacientes, indicaram maior número de homens infectados, idade média de 58,2 anos e 21,8 dias de média de internamento. Os pacientes tiveram seus dados tercilizados e comparados com RNL (Tercil 1 = 4,56; Tercil 2 = 10,81; Tercil 3 = 21,75). Foi possível concluir que pacientes com maiores resultados de RNL, bem como os presentes nos tercis 3, foram os que apresentarem os resultados mais agravantes. Quanto a presença de comorbidades, foi possível verificar que 21,28% dos pacientes eram obesos, 57,45% apresentavam hipertensão arterial sistêmica (HAS) e 24,74% apresentavam diabetes mellitus e 30,61% foram à óbito por COVID19. A avaliação do modelo incluiu as variáveis sexo, idade, IMC, comorbidades e os grupos classificados pelos tercis de RNL. A regressão logística identificou a idade e os grupos classificados pela RNL como variáveis preditoras significativas. O modelo apresentou um ajuste adequado (Qui-quadrado = 10,80, GL = 8, p = 0,213). O aumento da idade eleva o risco de óbito em 1,0441 vezes (IC95%: 1,01 – 1,08). Pacientes classificados no Tercil 2 e Tercil 3 apresentaram um risco aumentado de óbito de 4,26 vezes (IC95%: 1.14 - 15.97) e 4,92 vezes (IC95%: 1.35 - 17.95), respectivamente, em comparação com o Tercil 1. A área sob a curva ROC mostrou que o modelo consegue prever aproximadamente 74,06% do fator associado ao desfecho. A sensibilidade do modelo foi de 36,67% e a especificidade de 86,96%, indicando que o modelo identifica bem os pacientes que terão alta e, de forma razoável, os que poderão ir a óbito. Conclusão: É possível prever o fator do desfecho, sendo mais eficaz prever alta do que óbito em pacientes com COVID-19. Elevados valores de RNL destacam-se em pacientes mais graves, enfatizando a importância de índices preditores de gravidade. Um prognóstico prévio pode alertar a equipe multiprofissional para cuidados redobrados com certos pacientes.http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2531137924006369 |
| spellingShingle | MVL Stela MF Barros É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO? Hematology, Transfusion and Cell Therapy |
| title | É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO? |
| title_full | É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO? |
| title_fullStr | É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO? |
| title_full_unstemmed | É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO? |
| title_short | É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO? |
| title_sort | e possivel predizer os fatores de risco em pacientes internados por covid 19 atraves da relacao neutrofilo linfocito |
| url | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2531137924006369 |
| work_keys_str_mv | AT mvlstela epossivelpredizerosfatoresderiscoempacientesinternadosporcovid19atravesdarelacaoneutrofilolinfocito AT mfbarros epossivelpredizerosfatoresderiscoempacientesinternadosporcovid19atravesdarelacaoneutrofilolinfocito |